average_values[column] = (row[column] + df.loc[i+1, column]) / 2 TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'str' and 'int'

抱歉，我犯了一个错误。如果你的列包含字符串类型的数据，那么不能直接进行数值计算。你可以根据你具体的需求选择不同的处理方式，比如将字符串转换为数值型数据，或者根据具体情况使用其他的计算方法。以下是一个示例：

for column in df.columns:
    if column not in ['时间', '时间差']:
        if pd.api.types.is_numeric_dtype(df[column]):
            average_values[column] = (row[column] + df.loc[i+1, column]) / 2
        else:
            average_values[column] = row[column]  # 如果不是数值类型，则保持原始值

在这个修改后的代码中，我们使用 `pd.api.types.is_numeric_dtype()` 函数来检查列是否为数值类型。如果是数值类型，则执行计算平均值的操作；如果不是数值类型，则将保持原始值。

请根据你的具体需求进行修改，并确保处理方式与你的数据类型相匹配。非常抱歉给你带来困扰，希望这次解答更准确了。如果还有其他问题，请随时提问。

相关问题

# 循环处理每一行 for i, row in df[mask].iterrows(): # 计算前后平均值 average_values = {} for column in df.columns: if column in ['车速']: average_values[column] = (row[column] + df.loc[i+1, column]) / 2 # 创建新行并插入数据 new_row = {'数据采集时间': row['数据采集时间'] + pd.Timedelta(seconds=15), '时间差': 15} # 设置新行的时间差为15秒 new_row.update(average_values) # 添加到新行DataFrame中 new_rows = new_rows.append(new_row, ignore_index=True)这段代码是否会无限循环

这段代码不会无限循环。它是一个基于条件筛选的循环，遍历满足条件的每一行数据进行处理。

循环的条件是 `df[mask]`，其中 `mask` 是一个布尔条件，用于筛选出满足条件的行。只有满足条件的行才会进入循环进行处理。

在循环中，每一行的数据被用于计算前后平均值，并创建一个新的行数据 `new_row`。然后将新行添加到 `new_rows` DataFrame 中。

这个过程会在满足条件的行上进行迭代，直到遍历完所有满足条件的行为止。循环不会无限进行下去，它将在处理完所有满足条件的行后结束。

希望这个解答对你有帮助！如果你还有其他问题，请随时提问。

简化代码：import pandas as pd import openpyxl # 读取Excel文件 workbook = openpyxl.load_workbook('存贷款数据.xlsx') # 遍历每个Sheet表，并将Sheet表名写入到每行N列的单元格 for sheet_name in workbook.sheetnames: sheet = workbook[sheet_name] max_row = sheet.max_row max_column = sheet.max_column for row in range(3, max_row): for column in range(1, max_column + 1): if column == max_column: sheet.cell(row=row, column=column + 1).value = sheet_name else: sheet.cell(row=row, column=column).value = sheet.cell(row=row, column=column).value # 保存新的工作簿 workbook.save('存贷款数据（新）.xlsx') # 获取所有Sheet表名 file = pd.ExcelFile('存贷款数据（新）.xlsx') sheet_names = file.sheet_names # 合并所有Sheet表 df_merged = pd.concat([file.parse(sheet) for sheet in sheet_names]) # 将合并后的数据保存到新的Excel文件中 df_merged.to_excel('merged.xlsx', index=False)

import pandas as pd

# 读取Excel文件
workbook = pd.read_excel('存贷款数据.xlsx', sheet_name=None)

# 将每个Sheet表名写入到每行N列的单元格
for sheet_name, sheet in workbook.items():
sheet.loc[3:, max(sheet.columns) + 1] = sheet_name

# 合并所有Sheet表
df_merged = pd.concat(workbook.values())

# 将合并后的数据保存到新的Excel文件中
df_merged.to_excel('merged.xlsx', index=False)